检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:付朋飞 袁博 闫云龙 Peng-fei Fu;Bo Yuan;Yun-long Yan(Xi’an Shaangu Power Co.,Ltd.)
机构地区:[1]西安陕鼓动力股份有限公司
出 处:《风机技术》2022年第S01期43-48,共6页Chinese Journal of Turbomachinery
摘 要:离散离线数据的科学应用是经过实践验证的最佳路径。离散离线数据中融合了与动力装备相关的技术、知识和经验,且形成了海量“问题-原因-处理-结果”的良性循环数据库。研究和开发“源于实践-知识数据-用于实践”的多特征量诊断方法,将大大减少数据分析的维度、降低诊断难度、提高诊断的准确性,同时也为故障预知预测及大数据分析提供了“数据知识中台”。The scientific application of discrete offline data is the best path proven in practice,as it incorporates the technology,knowledge and experience related to power equipment,and forms a virtuous cycle database of"problem-causeprocessing-result".The research and development of"from practice-knowledge data-for practice"multi-feature diagnosis method will greatly reduce the dimensionality of data analysis,reduce the difficulty of diagnosis,and improve the accuracy of diagnosis,providing a"data knowledge center"for fault prediction and big data analysis.
分 类 号:TH453[机械工程—机械制造及自动化]
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